随着物联网、移动互联网和社交媒体的快速发展，企业面临着海量实时数据处理的挑战，传统的批处理方式已难以满足实时数据处理需求。为提升企业实时数据处理能力，支持实时决策和业务创新，本文对大数据技术在实时数据处理中的应用现状和优化策略进行系统性汇总。首先，分析流计算、分布式存储和实时查询等核心技术，并阐述其在实时数据处理中的关键作用；其次，重点考察Storm、Flink和Spark Streaming等主流实时处理框架的性能特征，并汇总架构层面、性能层面和资源层面的优化方法；最后，通过电商平台、金融风控和工业数据监控等案例分析，验证优化策略的实际效果。案例分析结果表明：优化后的实时处理系统能够显著提升数据处理效率、降低系统延迟，为企业数字化转型提供有力支撑。